Ciao,
Sto progettando un esperimento di scelta e prima di raccogliere qualsiasi risposta voglio verificare se sarebbe utile chiedere agli intervistati quanto preferiscono una scelta rispetto a un'altra, in percentuale.
Ad esempio, se un intervistato sceglie la Scelta 1 rispetto alla Scelta 2, potrei chiedergli: "in percentuale, quanto preferisce la Scelta 1 rispetto alla Scelta 2?" Sarebbe utile raccogliere questa ponderazione associata alla scelta e, in tal caso, esiste un modo per includerla nella piattaforma del modello Choice? Ho visto che è presente l'opzione della colonna "Peso" nella sezione Dati di risposta della piattaforma Modello di scelta.
Grazie molto,
Alicia
Supponiamo che in una risposta venga scelta la Scelta 1. Se la percentuale, ad esempio 200% (2,0), nella risposta viene inserita in "Peso", ciò non significa che la Scelta 1 sia preferita al 100% in più rispetto alla Scelta 2. Significa che ci sono 2 risposte scelte Scelta 1. Proprio come la persona che ha inviato quella risposta ha votato la Scelta 1 due volte. Non sono presenti informazioni di confronto sulla Scelta 2 inserita.
Sulla base di questa comprensione di ciò che fa il "Peso", le informazioni percentuali potrebbero entrare nell'analisi costruendo i dati in questo modo:
1) Duplica la risposta, ma cambia la scelta della copia con la scelta opposta, Scelta 2 in questo caso.
2) Imposta un peso sulla risposta originale. Per questo esempio, dovrebbe essere proporzionale al 200%.
3) Assegnare un peso alla risposta copiata. Per questo esempio, dovrebbe essere proporzionale al 100%.
In questo modo, stiamo creando una situazione in cui le risposte che scelgono la Scelta 1 sono il doppio delle risposte che scelgono la Scelta 2.
Attenzione, ho detto "proporzionale". Perché dobbiamo assicurarci che la somma di due pesi sia una costante per ogni coppia di risposte create in questo modo. Ad esempio, se la somma è 300%, deve essere lo stesso 300% per tutte le coppie rimanenti.
Ma in questo caso, per il modello Choice, cosa significa preferenza al 200% da parte di una singola persona? Bisogna scegliere o non scegliere. Se i dati non rappresentano fermamente la scelta o la non scelta, come interpretare allora il modello risultante?
Sono d'accordo con Mark. Ci sono già errori di misurazione dovuti alla selezione soggettiva di una scelta rispetto a un'altra. Aggiungere una scala, in particolare una scala percentuale in cui ci sono troppe opzioni, probabilmente aumenterebbe l'errore di misurazione.
Potresti avere opzioni per altre variabili di risposta. Ad esempio, potresti essere in grado di creare una scala ordinale (ad esempio, Likert) che fornisca una risposta simile più continua . Aumenta il numero di scelte a più di 2. Forse dai un'occhiata agli esperimenti MaxDiff? Molto dipende dalla progettazione dello studio (ad esempio, quali sono le scelte, i set di scelta possono essere organizzati in un ordine razionale, cosa stai cercando di realizzare (spiegazione o previsione), ecc.).
